cd ..
python -u train.py \
          --model_name predrnn\
          --train_file /home/zhengyu/dataset/PWAFSDataset/PWAFS_train.csv\
          --val_file /home/zhengyu/dataset/PWAFSDataset/PWAFS_val.csv\
          --test_file /home/zhengyu/dataset/PWAFSDataset/PWAFS_test.csv\
          --root_dir /home/zhengyu/dataset/PWAFSDataset\
          --gpus 0,1,2,3 \
          --num_works 32\
          --width 120\
          --batch_size 8\
          --max_epochs 500\
          --learning_rate 0.001\
          --downscale_factor 3\
          --filter_size 5\
          --stride 1\
          --layer_norm 0\
          --input_length 6\
          --target_length 13\
          --input_channels 25\
          --predict_channels 2\
          --tensorboard_save_path ./lightning_logs\
          --tensorboard_exp_name predrnn\
          --loss_fx weighted_l1\
          --param_a 1\
          --param_b 1\
          --param_c 0.05\
          --param_d 0.05\
          --save_monitor epoch_val_loss\
          --save_dirpath ./save/predrnn\
          --save_filename {epoch:03d}-{epoch_val_loss:.3f}\
          --save_mode min\
          --save_top_k 500\
          --reverse_scheduled_sampling 1\
          --r_sampling_step_1 2500\
          --r_sampling_step_2 5000\
          --r_exp_alpha 500\
          --visual_train_steps 100\
          --visual_val_steps 2\
          --val_log_steps 20\
          --visual_c1_vmin -2\
          --visual_c1_vmax 46\
          --visual_c1_unorm 60\
          --weights_prec 1 1 2.5 5 10 20\
          --thresholds_prec 0.0083 0.0167 0.083 0.167 0.333\
          --check_val_rate 1\
